ROS和V-REP用于机器人映射和本地化 它是使用和V-REP模拟器实现的机器人映射和本地化。 在该项目中，机器人可以绕过未知区域并使用激光传感器生成地图。 此外，我们还有使用摄像头和OpenCV进行视觉伺服和面部识别等任务。 示范影片 建立 在此项目中，我们使用Ubuntu 16.04 LTS操作系统。 我们的项目需要几个库和程序包，如下所示： ROS动力学已满，请参见 V-REP 3.5.0 EDU PRO，请参阅 适用于Python，C ++的OpenCV 3.3 赫克托大满贯图书馆 g ++ 5.5或更高版本（旧版本可能会遇到一些编译问题） 附加图书馆 # install hector-slam sudo apt install ros-kinetic-hector-slam 准备工作区： # git clone this project git clone https://github.com/gentaiscool/elec6910r-ros-project.git # make sure you remove build and devel directori

Robotics,Vision and Control Fundamental Algorithms in MATLAB第二版中使用的机器人学工具箱10.3版和视觉工具箱4.3版

本书为约翰·克雷格（John Craig）所著《机器人学导论》的中文版系统讲解了机器人学的理论知识，主要内容包括：空间位姿的描述和变换、操作臂的正运动学和逆运动学、操作臂的雅可比、操作臂动力学、轨迹规划、操作臂的机构设计、操作臂的线性和非线性控制、操作臂的力控制、机器人编程语言和离线编程。此外，各章末包括不同难度的习题、编程练习和MATLAB练习。本书可作为高等院校相关专业的教材和参考书，也可供相关技术人员参考。

Springer 的机器人手册英文版。 比较精炼的描述了许多基本问题。

最佳的三维互撞避免 我们提出了一种避免相互碰撞的正式方法，其中多个独立的移动机器人或特工在公共工作空间中移动时，必须避免彼此之间的碰撞而无需特工之间的通信。 我们的公式，即最佳的相互避免碰撞（ORCA），通过让每个代理承担避免成对碰撞的一半责任，为无碰撞运动提供了充分的条件。 为每个代理选择最优动作简化为求解低维线性程序，并且我们证明了生成的动作是平滑的。 我们在涉及数千个代理的几个密集和复杂的模拟方案工作空间上测试了最佳的相互碰撞避免方法，并在短短几毫秒内为所有代理计算了无冲突动作。 RVO2-3D库是我们算法的三个方面的开源C ++ 98实现。 它具有用于第三方应用程序的简单API。

【基于Matlab Robotics Toolbox的Dobot机械臂运动规划】系列文章是我在学习robotics toolbox中所做工作的记录，方便自己后面复习、改进。 基于Matlab R2018b 9.5; Peter Corke的Robotics Toolbox 10.3.1 (2）主要介绍了基于App Designer做图形界面、用joystick实现手柄与Matlab通讯。 1.图形界面 1.1正运动学部分 Matlab宣称将来会取消guide，以后仅保留app designer。所以我选择使用app designer做一个图形界面。 首先做正运动学部分。 在设计视图里把组件拖

Behavior Trees in Robotics and AI: An Introduction

机器人规划和动态控制：RPDC：包含我所有的机器人，规划，动力学和控制的MATLAB代码。 该实现对用于位置控制，轨迹规划和路径规划问题的各种机械手和移动机器人进行建模

控制工具箱 这是Control Toolbox，这是一个有效的C ++库，用于机器人技术中的控制，估计，优化和运动计划。 链接至Wiki， 在找到详细的文档。 总览 这是ADRL控制工具箱（'CT'），这是一个开放源代码的C ++库，可用于高效建模，控制，估计，轨迹优化和模型预测控制。 CT适用于各种动态系统，但具有专门为机器人设计的其他建模工具。 该页面概述了其一般概念，主要构成部分并重点介绍了选定的应用示例。 该库包含多种工具，用于设计和评估控制器，对动态系统进行建模并解决最佳控制问题。 CT的设计考虑了以下特征： 系统与动力学： 由常微分或差分方程控制的系统的直观建模。 轨迹

State Estimation for Robotics机器人学中的状态估计 [加]蒂莫西•D.巴富特 slam必读 中文文字版 （slam必读+状态估计+无人驾驶+自主导航+路径规划）